L’intelligence artificielle (IA) fait partie de notre quotidien et transforme rapidement les industries. Elle a changé notre façon de travailler, de communiquer et même d’apprendre. Avec l’influence croissante de l’IA et son développement futur, il est essentiel de préparer les élèves à un monde piloté par l’IA. L’apprentissage de l’IA devient indispensable pour aider les élèves à développer les compétences nécessaires pour s’adapter et interagir avec cette technologie.

Les cours et activités STEM (Sciences, Technologie, Ingénierie et Mathématiques) offrent une occasion unique d’intégrer l’apprentissage de l’IA de manière significative. Les enseignants peuvent s’appuyer sur les 5 grandes idées de l’IA – Perception, Représentation & Raisonnement, Apprentissage, Interaction Naturelle et Impact Social – pour aider les élèves à comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle.

1. Perception : La capacité de l’IA à percevoir son environnement

Les machines utilisant l’IA peuvent percevoir et interpréter différents types d’informations, comme des images, des sons et des données environnementales. Cette capacité repose sur des capteurs et des dispositifs d’entrée qui collectent des données, les convertissent en format numérique, et permettent ainsi aux machines d’analyser leur environnement et de réagir.

En classe, les enseignants peuvent :

·     Utiliser des capteurs et des micro-ordinateurs comme le BBC micro:bit pour explorer la manière dont un robot ressent et comprend son environnement.

·     Analyser comment les machines imitent la perception humaine et dans quelle mesure elles en sont proches ou différentes.

2. Représentation & Raisonnement : La capacité de l’IA à traiter l’information pour prendre des décisions

La représentation en IA consiste à encoder des informations sous une forme exploitable par un ordinateur. Différents types de représentations existent en fonction des problèmes à résoudre. Le raisonnement, quant à lui, est le processus qui permet à une IA de tirer des conclusions et de prendre des décisions à partir des données collectées, en s’appuyant sur des algorithmes.

En classe, les enseignants peuvent :

·     Utiliser un assistant vocal qui sélectionne des musiques selon les préférences de l’utilisateur.

·     Programmer un jeu sur Scratch pour illustrer le fonctionnement de la prise de décision en IA.

·     Explorer les arbres de décision, qui montrent comment une IA parvient à un résultat en fonction des données enregistrées.

3. Apprentissage : La capacité de l’IA à s’améliorer grâce aux données collectées

L’apprentissage automatique (machine learning) permet aux machines d’améliorer leurs performances en analysant des données, sans nécessiter de programmation explicite. L’IA détecte des motifs dans les données, puis les utilise pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Plus elle reçoit de données, plus elle devient efficace.

En classe, les enseignants peuvent :

·     Tester "Quick, Draw!", un jeu en ligne où l’IA tente de deviner ce que l’utilisateur dessine, illustrant ainsi le fonctionnement du machine learning.

4. Interaction Naturelle : La capacité de l’IA à interagir avec son environnement

L’IA permet d’interagir plus naturellement avec les machines, comme en témoignent les assistants vocaux (Siri, Alexa, Google Assistant). Toutefois, les machines restent limitées, car elles peinent à comprendre les émotions, le sarcasme et le ton.

En classe, les enseignants peuvent :

·     Demander aux élèves d’utiliser un assistant vocal et d’analyser ses réponses.

·     Explorer les limitations de l’IA, comme les différences d’efficacité d’un assistant vocal selon la langue utilisée (ex. : Copilot en anglais vs en grec).

5. Impact Social : Les implications éthiques de l’IA

L’IA transforme notre société, mais soulève aussi des problèmes éthiques liés à la biais des données, la désinformation et la protection de la vie privée.

En classe, les enseignants peuvent :

·     Discuter des biais en IA et de leurs conséquences sur des domaines comme le recrutement, la justice ou les réseaux sociaux.

·     Réfléchir à l’importance d’une IA responsable et transparente.

Les avantages de l’IA dans l’éducation

·     Personnalisation de l’apprentissage : l’IA permet d’adapter le contenu pédagogique aux besoins des élèves.

·     Engagement accru : l’IA rend l’apprentissage plus interactif et immersif.

·     Développement des compétences en pensée computationnelle et résolution de problèmes.

·     Réflexion sur l’éthique numérique et l’utilisation responsable de la technologie.

Les défis liés à l’utilisation de l’IA en classe

·     Inégalités d’accès : toutes les écoles ne disposent pas des infrastructures numériques nécessaires.

·     Méfiance et incompréhension : certains parents et enseignants craignent que l’IA remplace les enseignants humains. Des formations pourraient aider à clarifier son rôle comme outil d’aide à l’éducation.

Conclusion : Préparer les élèves au futur

L’IA modifie la manière dont les élèves interagissent avec la technologie et apprennent. En intégrant l’IA à leurs cours à travers les 5 grandes idées, les enseignants peuvent aider les élèves à développer des compétences essentielles du 21ᵉ siècle : pensée computationnelle, résolution de problèmes et conscience éthique.

Pour approfondir l’intégration de l’IA et des 5 grandes idées en éducation STEM, consultez le projet AI4STEM : AI4STEM Website